Εξέλιξη Κομματιού
Τεχνητή νοημοσύνη στη φάση απαιτήσεων και προγραμματισμού
- Χρήση NLP και LLMs για την ανάλυση απαιτήσεων
- Μετατροπή πληροφοριών στAKEΣ και user stories
- Εργαλεία AI για την πρόσθεση αξιοκρισιών και τη δημιουργία κριτηρίων αποδοχής
Τεχνητή νοημοσύνη για τη σχεδίαση και την αρχιτεκτονική
- Χρήση AI για τη μοντέλωση συστατικών και εξαρτήσεων συστήματος
- Δημιουργία γραφικών παραστάσεων αρχιτεκτονικής και υποδείξεις UML
- Επαλήθευση σχεδίασης μέσω βασισμένου σε πρότυπα λογικής του συστήματος
Τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτίωση των διαδικασιών ανάπτυξης
- Βοηθημένη με AI γενίκευση κώδικα και σκελετοποίηση βασικών στοιχείων
- Μεταμόρφωση κώδικα και βελτίωση των επιδόσεων μέσω LLMs
- Ενσωμάτωση AI εργαλείων σε IDEs (π.χ., Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Δοκιμές με την αυτομάτωση
- Γενίκευση ενότητας και συνδυασμένων δοκιμών με τη χρήση AI μοdel
- Ανάλυση παλινδρομικότητας και εξατομίκευση δοκιμών με τη χρήση AI
- Εξερεύνηση και γενίκευση περιπτών σύνορου με την αυτομάτωση
Εγγραφή, εξέταση και διαμόρφωση γνώσεων
- Αυτομάτη δημιουργία εγγραφής από κώδικα και APIs
- Αυτομάτη εξέταση κώδικα με τη χρήση AI προτύπων και λίστων ελέγχου
- Δημιουργία βάσεων γνώσεων και FAQ με τη χρήση συνομιλητικής AI
Τεχνητή νοημοσύνη στα CI/CD και την αυτομάτωση παράδοσης
- Βελτιστοποίηση φύλλων αργού κυκλώματος και δοκιμασίες βασισμένες στο κίνδυνο με τη χρήση AI
- Ευσύνεση προτάσεων για την εξέταση και ανακατασκευή canary release με AI
- Τεχνητή νοημοσύνη στην επιβεβαίωση και την ανάλυση μετά-παράδοσης
Διαχείριση, Εθική και Στρατηγική Εφαρμογής
- Απόδειξη υπεύθυνης χρήσης AI και αποφυγή του προκατάληψη σε γενικευμένες λύσεις
- Έλεγχος και παρακολούθηση αξιοπιστίας σε βοηθούμενες με AI διαδικασίες
- Δημιουργία ρoadmap για την εφαρμογή σε φάσεις AI κατά μήκος SDLC
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση των εννοιών κύκλου ζωής ανάπτυξης λογισμικού
- Εμπειρία στην αρχιτεκτονική λογισμικού ή κατάληψη της ομάδας
- Γνώση DevOps, πρακτικές agile ή εργαλείων SDLC
Ακροατήριο
- Αρχιτέκτονες λογισμικού
- Ηγέτες ανάπτυξης
- Διαχειριστές μηχανικών
Σχόλια (2)
Άρχισα να κατανοώ τη βιβλιοθήκη Streamlit στο Python και σίγουρα θα προσπαθήσω να τη χρησιμοποιήσω για να βελτιώσω εφαρμογές που αναπτύσσονται στο ομάδα μου με το R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Κομμάτι - GitHub Copilot for Developers
Μηχανική Μετάφραση
Γνώση του καθηγητή σε προχωρημένη χρήση του copilot & Αρκετή και αποδοτική πρακτική συνεδρία
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Κομμάτι - Intermediate GitHub Copilot
Μηχανική Μετάφραση